Tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ nhiệm vụ
G-Data Screen Data, FPL Optimization AI, Instant Data Scraper, Open Data Science, Crayon Data, Legal Data, DataNormalizer, By the Numbers, Peaka, Amazon Product Analyzer là công cụ Data trả phí/miễn phí tốt nhất.






Dữ liệu là một bộ sưu tập các sự thật, chẳng hạn như số, từ, đo lường, quan sát, hoặc chỉ là mô tả về mọi thứ. Trong ngữ cảnh của máy tính và trí tuệ nhân tạo, dữ liệu là thông tin đã được dịch sang một dạng hiệu quả để xử lý. Dữ liệu có thể tồn tại dưới nhiều dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (như cơ sở dữ liệu), dữ liệu không có cấu trúc (như văn bản), và dữ liệu bán có cấu trúc (như XML hoặc JSON). Việc sử dụng và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả là nền tảng của trí tuệ nhân tạo và học máy.
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Claude | Tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ nhiệm vụ | Bạn có thể trò chuyện với Claude, một trợ lý AI từ Anthropic, và chỉ dẫn nó bằng ngôn ngữ tự nhiên để giúp bạn với nhiều nhiệm vụ. | |
Salesforce Platform | Customer 360 |
Platform Starter $25/người/tháng Bao gồm các đối tượng tùy chỉnh, tự động hóa quy trình, Lightning App Builder, AppExchange, danh tính cho nhân viên, và báo cáo và bảng điều khiển có thể tùy chỉnh.
| Khám phá Nền tảng Salesforce để xây dựng, tùy chỉnh và bảo mật Agentforce và các ứng dụng AI. Sử dụng các công cụ phát triển thấp mã, tích hợp hệ thống, tự động hóa quy trình và kết nối dữ liệu một cách an toàn. Bắt đầu dùng thử để trải nghiệm Dịch vụ Nền tảng Salesforce trong 30 ngày. |
Prolific | Truy cập vào một nhóm tham gia viên đã được xác minh và tham gia | Giá cả Biến đổi Mô hình giá của chúng tôi dựa trên phản hồi dựa trên một khoản thưởng tối thiểu cho người tham gia + một khoản phí cố định cho nền tảng – thấp hơn cho các nhà nghiên cứu học thuật và tổ chức phi lợi nhuận. | Các nhà nghiên cứu có thể đăng ký, thiết lập nhiệm vụ hoặc nghiên cứu trên nền tảng tự phục vụ, xác định đối tượng mục tiêu từ một nhóm 200k+ người tham gia hoạt động, và khởi chạy nghiên cứu của họ. Các tham gia viên có thể đăng ký tham gia vào những nhiệm vụ thú vị và kiếm tiền. |
DataCamp | Khóa học và bài tập lập trình tương tác |
Cơ bản Miễn phí Mỗi chương đầu tiên miễn phí, Truy cập hồ sơ chuyên nghiệp và bảng việc làm miễn phí
| Người dùng có thể đăng ký tài khoản miễn phí hoặc trả phí, chọn các khóa học hoặc lộ trình kỹ năng dựa trên sở thích và trình độ của họ, và hoàn thành các bài tập tương tác, thử thách lập trình và dự án trực tiếp trên trình duyệt. Nền tảng theo dõi tiến độ và cung cấp chứng chỉ khi hoàn thành. |
Branded | Quyền truy cập vào các đối tượng nghiên cứu ngách | Để sử dụng Branded, bạn có thể tạo các dự án nghiên cứu bằng công cụ của riêng bạn hoặc dịch vụ của bên thứ ba. Các thuật toán của Branded sẽ gửi các đối tượng tham gia nghiên cứu đủ điều kiện đến nghiên cứu của bạn. Bạn có thể truy cập các đối tượng mục tiêu ngách thông qua việc tuyển dụng chiến lược và lập hồ sơ nâng cao. Cuối cùng, bạn sẽ nhận được những insights đã được AI kiểm duyệt để giúp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. | |
Notta | Phiên âm tự động từ âm thanh sang văn bản |
Miễn phí 0₫ Không yêu cầu thẻ tín dụng, 1 tài khoản duy nhất, Thời gian phiên âm: 120 phút/tháng, Tóm tắt AI: 10 lần/tháng
| Notta tự động phiên âm âm thanh từ các cuộc phỏng vấn, cuộc họp kinh doanh, hội thảo và hơn thế nữa, tự động trích xuất và tóm tắt các điểm chính. Người dùng có thể bắt đầu miễn phí và so sánh các tính năng miễn phí và trả phí để trải nghiệm khả năng của Notta. |
Gong | Thu thập các tương tác của khách hàng | Gong thu thập các tương tác của khách hàng, phân tích chúng bằng AI và cung cấp thông tin chi tiết cho các đội ngũ bán hàng. Người dùng có thể đặt lịch demo hoặc yêu cầu báo giá để bắt đầu. Nền tảng cung cấp các tính năng cho huấn luyện, dự đoán, thực hiện thỏa thuận và nhiều hơn nữa. | |
clickworker | Tạo dữ liệu đào tạo AI | Khách hàng có thể đăng ký trên nền tảng để gửi các dự án cần tạo, xác minh hoặc gán nhãn dữ liệu. Các Clickworker sau đó hoàn thành các nhiệm vụ nhỏ trực tuyến qua nền tảng hoặc ứng dụng Clickworker, và được trả tiền cho mỗi nhiệm vụ. Nền tảng cung cấp dịch vụ quản lý và API để tích hợp. | |
Nero | Chỉnh sửa video |
Nero Platinum Suite 2025 (Đăng ký hàng năm) S$ 66.58 1 PC / 1 năm bao gồm gia hạn tự động
| Nero cung cấp nhiều sản phẩm phần mềm khác nhau. Để sử dụng chúng, bạn thường tải và cài đặt phần mềm từ trang web của Nero. Sau khi cài đặt, bạn có thể kích hoạt phần mềm bằng cách sử dụng mã bản quyền. Nero Start phục vụ như một trung tâm chính để quản lý tải xuống, kích hoạt và cập nhật. Bộ phần mềm bao gồm các công cụ cho chỉnh sửa video, chỉnh sửa ảnh, sao lưu dữ liệu và nhiều hơn nữa. |
Clay | Tăng cường dữ liệu từ nhiều nhà cung cấp |
Miễn phí $0 1.2K tín dụng/năm
| Xây dựng các quy trình bằng cách kết nối với các nguồn dữ liệu, tăng cường khách hàng tiềm năng, chấm điểm tài khoản và tự động hóa các hoạt động tiếp cận bằng cách sử dụng các tích hợp với CRM của bạn, trình tự email và các công cụ GTM khác. |

AI Tạo Lead
AI Bán hàng
Trợ Lý Bán Hàng AI
AI Khai Thác Dữ Liệu

AI Thu thập Dữ liệu Web
Trợ Lý AI
No Code và Low Code
Chăm sóc sức khỏe: Dữ liệu được sử dụng để phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo cho chẩn đoán bệnh, phát hiện thuốc mới, và kế hoạch điều trị cá nhân
Tài chính: Các thuật toán trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu tài chính để phát hiện gian lận, dự đoán xu hướng thị trường, và Tự động hóa quyết định giao dịch
Bán lẻ: Trí tuệ nhân tạo dựa vào dữ liệu giúp phân đoạn khách hàng, gợi ý sản phẩm, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Sản xuất: Các mô hình trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu từ cảm biến để dự đoán sự cố thiết bị, tối ưu hóa quá trình sản xuất, và cải thiện kiểm soát chất lượng
Người dùng và chuyên gia đều nhấn mạnh vai trò quan trọng của dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo và học máy. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và liên quan để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo chính xác và mạnh mẽ. Một số thách thức thông thường được đề cập bao gồm lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, nhu cầu về cơ sở hạ tầng lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả, và nhu cầu liên tục về bảo trì và cập nhật dữ liệu. Nói chung, mọi người đồng tình rằng quản lý dữ liệu hiệu quả là điều cần thiết cho thành công của các dự án trí tuệ nhân tạo.
Người dùng tương tác với một hệ thống gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt và mua hàng của họ
Một chatbot được trang bị xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng dữ liệu để hiểu và phản hồi câu hỏi của người dùng
Một thiết bị nhà thông minh học được sở thích của người dùng dựa trên dữ liệu thu thập từ các cảm biến và tương tác của người dùng
Để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả trong trí tuệ nhân tạo và học máy, hãy tuân theo những bước sau: 1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu liên quan từ các nguồn khác nhau. 2. Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ sự không nhất quán, lỗi, và giá trị thiếu từ dữ liệu. 3. Khám phá dữ liệu: Phân tích dữ liệu để có cái nhìn sâu sắc và hiểu biết về các mô hình. 4. Tiền xử lý dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng phù hợp cho mô hình trí tuệ nhân tạo. 5. Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã được tiền xử lý để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo. 6. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện bằng cách sử dụng dữ liệu xác nhận. 7. Triển khai mô hình: Áp dụng mô hình đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được quan sát.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Nâng cao độ chính xác trong dự đoán và dự báo
Tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp
Phát hiện ra các mô hình và hiểu biết ẩn
Tùy chỉnh trải nghiệm người dùng







































